AI 윤리를 재정의해야 합니까?
인공지능(AI)은 두 가지 명확한 목표를 가지고 있으며, 현재로서는 상호 배타적이지 않지만 장기적으로 보면 단 하나의 목표만이 인류에게 좋습니다. 목표는 사람들의 생산성을 높이거나 그들을 대체하는 것입니다. 최근 두 가지 사건은 인공 지능을 적절하게 활용하기 위해 윤리적 행동을 조정해야 할 수도 있음을 시사합니다.
첫 번째는 AI를 사용하여 예술 작품을 만들고 미술 대회에서 부당하게 우승하는 것에 관한 것이고, 다른 하나는 AI를 사용하여 학생들이 더 적은 노력으로 더 빨리 글을 쓸 수 있도록 하는 것입니다.
사건을 둘러싼 논쟁은 여느 때와 마찬가지로 계산기와 PC가 학교에서 금지되어야 한다고 주장하는 사람들이 많습니다. 그렇게 하면 학생들이 구구단을 배울 필요성이 줄어들고 온라인 검색 및 백과사전 상급에 대한 많은 1차 연구를 회피할 수 있기 때문입니다. 시간이 지남에 따라 계산기와 PC를 사용하는 기술은 취업하는 학생들에게 더욱 가치(효율성)가 됩니다.
요컨대, 우리가 궁극적으로 생각해야 할 것은 더 나은 제품을 더 빠르게 만들기 위해 AI를 사용하는 것이 부정 행위로 간주되어야 하는지, 아니면 당연하게 받아들여야 하는지입니다.
AI에 대한 새로운 견해가 있습니다. 창조는 인간을 인공 지능으로 대체할 수 있습니다. 인간을 증강시키는 인공지능을 만드는 것보다 쉽습니다. 첫 번째 접근 방식은 단순히 그 사람이 한 일을 복제하고 디지털 트윈을 만드는 데 중점을 두고 있으며 이미 이를 수행하는 회사가 있습니다. 예를 들어 제조 분야의 지능형 자동화가 있습니다. 공통 언어, 공통 기술, 공통 관심사가 부족한 인간과의 접촉은 필요하지 않습니다.
이는 AI를 사용하는 가장 효과적인 경로가 강화 경로가 아니라 대체 경로라는 것을 의미합니다. 왜냐하면 AI가 매개 변수 내에서 단독으로 작동하는 것은 불쾌하지 않지만 AI는 사용자를 크게 향상시키는 데 사용되기 때문입니다. , 특히 경쟁에서 는 부정행위로 간주됩니다.
예를 들어 자율주행차에서는 특히 그렇습니다. 자율주행차의 경우 현재 기본 기술은 운전자의 능력을 향상시키는 것인데, 토요타는 이를 '가디언 엔젤(Guardian Angel)'이라고 부른다. 그러나 테스트에서 인텔은 자율주행차에서 인간 운전자에게 제어 옵션을 제공하면 갑자기 운전하라는 요청을 받을지 알 수 없기 때문에 운전자 스트레스가 증가한다는 사실을 발견했습니다. 훈련받지 않은 운전자는 자동차가 인간 운전 옵션을 제공하지 않으면 더 편안함을 느낄 것입니다. 이는 장기적으로 인간 운전자의 통제를 허용하지 않는 자율주행차가 인간 운전자의 통제권을 허용하지 않는 자율주행차보다 더 인기 있고 성공할 것임을 시사합니다.
예술가나 작가가 자신보다 능력이 뛰어난 사람과 협력하여 예술 작품, 종이, 심지어 책을 만드는 것은 정상입니다. 그리고 누군가가 다른 저자의 이름을 사용하여 허가를 받아 책을 만드는 것은 드문 일이 아닙니다. 교사/멘토/협력자/파트너/대작가 대신 AI를 사용하면 더 나빠질까요?
기업은 단지 양질의 작업을 원할 뿐이며, 인간보다 기계에서 더 높은 품질을 얻을 수 있다면 그러한 선택을 했을 것이고, 그렇게 했을 것입니다. 지난 수십 년 동안의 제조 및 창고 자동화 과정을 생각해 보십시오.
우리는 AI를 사용하는 방법과 AI 리소스를 가장 효율적으로 사용하는 작업 결과물을 수용하는 방법을 이해하는 동시에 지적 재산권 도용 및 표절을 방지해야 합니다. 이렇게 하지 않으면 인공지능의 발전 추세는 인간 지원 중심에서 인간 대체로 계속해서 전환될 것이며, 이는 인공지능을 더 잘 활용하는 산업이나 점점 더 많은 직업에 도움이 되지 않을 것입니다.
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검색 강화 생성 및 의미론적 메모리를 AI 코딩 도우미에 통합하여 개발자 생산성, 효율성 및 정확성을 향상시킵니다. EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG에서 번역됨, 저자 JanakiramMSV. 기본 AI 프로그래밍 도우미는 자연스럽게 도움이 되지만, 소프트웨어 언어에 대한 일반적인 이해와 소프트웨어 작성의 가장 일반적인 패턴에 의존하기 때문에 가장 관련성이 높고 정확한 코드 제안을 제공하지 못하는 경우가 많습니다. 이러한 코딩 도우미가 생성한 코드는 자신이 해결해야 할 문제를 해결하는 데 적합하지만 개별 팀의 코딩 표준, 규칙 및 스타일을 따르지 않는 경우가 많습니다. 이로 인해 코드가 애플리케이션에 승인되기 위해 수정되거나 개선되어야 하는 제안이 나타나는 경우가 많습니다.

LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.

AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.

머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 능력을 향상시킬 수 있는 능력을 제공하는 인공 지능의 중요한 분야입니다. 머신러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템, 사기 탐지 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되며 우리의 삶의 방식을 변화시키고 있습니다. 기계 학습 분야에는 다양한 방법과 이론이 있으며, 그 중 가장 영향력 있는 5가지 방법을 "기계 학습의 5개 학교"라고 합니다. 5개 주요 학파는 상징학파, 연결주의 학파, 진화학파, 베이지안 학파, 유추학파이다. 1. 상징주의라고도 알려진 상징주의는 논리적 추론과 지식 표현을 위해 상징을 사용하는 것을 강조합니다. 이 사고 학교는 학습이 기존을 통한 역연역 과정이라고 믿습니다.

편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는

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